Natural Language Processing and Artificial Intelligence for Enterprise Management in the Era of Industry 0

3. Results of Findings
This section provides details on how Companies use IoTs to influence the way cus-
tomers think, act and run their day-to-day business activities based on data obtained via
NLP means. In this section, we explain with the help of statistical data and a bar chart the
role of IoTs on customers’ responses to the company’s products and services.
The result presents results of the outcome applied by most companies. The method
explains how companies use various options identified in (Figure
1
) as the business dimen-
sion uses natural language processing to extract information about customers’ desires. To
understand how customers’ viewpoints and what they think about a company’s products
in Industry 4.0, companies use natural language processing to understand customers as a
detailed classification of the text in methodology (Figures 10–12). After each classification,
they use the deep learning method (Figure 13) to predict future action. The companies in
Industry 4.0 also use text classification of fewer customers to predict a larger proportion of
their markets. The results section of the study presents the level of influence based on the
information categorization as detailed in the methodology.
All the data used in this section is obtained from a recent paper “influence of the
Internet of Things on human psychology” [
66
]. The published paper provided detailed
results on how IoTs influence human psychology and this study uses the result of the paper
to explain the role of NLP and AI in the era of Industry 4.0.
3.1. Behavior-Oriented Drive and Influential Function of IoTs on Customers in Industry 4.0
There are selected keywords determined by the authors as very important influential
factors of IoTs that have necessitated the push for customer’s reactions and bond to the
Company’s products regardless of intricate value. We called these push as (behavior-
oriented driven and influential functions). Based on some selective ratings, we offer each a
score of one up to five ratings. The rating is based on the author’s choice. The Key Benefits
of IoTs on customers’ reactions are based on the Metrics Score range and key benefits score
rate classified into poor, fair, good, very good, and excellent. The behavior score defined
the gradient of the key benefits of IoTs below.
Push factors IoTs are products and services of the Internet of Things that provide good
services to customers’ daily activities referred to in this study as dependent parameters. In
the study, dependent parameters are (Enabling business activities more efficient, enabling
social reasoning more effectively, and enabling education in a most reliable, informed,
and accessibility). The metrics range is made up of numbers from (1, 2, 3, 4, 5) that help
measure the level of influence of IoTs. The Behavior Score is a unique level determined in
the Metrics Range of one up to five. Only a single value is allowed for each Metrics Range.
The Benefits score rate is a grade allocated for each defined behavior score.